基于情感分析的个性化推荐算法研究

对基于情感分析的个性化推荐算法进行研究。为了推荐用户可能感兴趣的产品，该算法研究了以前的评级数据和用户文本评论中的情感数据，并将其与推荐算法相结合。使用情感词典和情感分类算法对文本评论进行聚类分析，并将情感得分作为评分数据的补充，然后使用基于邻域的协同过滤算法来为用户推荐物品。使用京东评论数据集进行了实验，并与其他基于协同过滤算法进行了比较。实验结果表明，该算法能够显著提高推荐准确度和用户满意度。